Zentrale: Bethesda, Maryland, USA; Remote-US-MA; Remote-US-MD; Remote-US-WA; Vancouver, Washington, USA; Waltham, Massachusetts, USA ZoomInfo ist, wo Karrieren beschleunigen. Wir bewegen uns schnell, denken mutig, und stärken Sie die besten Arbeit Ihres Lebens zu tun. Sie werden von Teamkollegen umgeben sein, die sich tief sorgen, einander herausfordern und feiern Gewinne. Mit Tools, die Ihre Wirkung und eine Kultur, die Ihren Ehrgeiz unterstützt, Sie gewonnen werden. Sie werden die Dinge passieren – schnell. Sie werden das Team, das die Intelligenz jeder ZoomInfo AI-Agent Gründe aufzubauen – was stimmt über Unternehmen und die Menschen in ihnen, wie sie sich beziehen, und was sie kaufen. Diese Rolle gehört der B2B-Datengraphenstrategie Ende zu Ende, die klassische maschinelle Lernen und Datenwissenschaft mit LLM und agentischen Systemen verbindet und die Auswertung und Folgekosten als Kerndisziplinen behandelt. Sie setzen die technische Leiste für ein Team von leitenden Ingenieuren, während Sie in der Nähe des Codes bleiben, Versand neben den Leuten, die Sie führen. Was Sie tun werden • Sie versenden Code neben Ihrem Team, Prototyp allein, um eine Idee zu beweisen oder zu töten, und überprüfen Code als Peer, die Einstellung, wie das Team nutzt Agentische Codierungswerkzeuge mit präzisen Spezifikationen und strenge Überprüfung. • Sie werden die Lieferung Ende-zu-Ende, von Problem Rahmung über Servieren und On-Call, einschließlich Long-tail-Graph Abdeckung und Benutzerspeicher für Agenten, die Benutzer-zulieferten Kontext von System-von Aufzeichnungsdaten trennen.

• Sie wählen die richtige Methode für jedes Problem – klassisches maschinelles Lernen, Sprachmodelle oder Code – für Herausforderungen wie die Schätzung der Einnahmen von spärlichen Unternehmen, die Auflösung von Unternehmen und die Modellierung von semantischen Absichten, die Entscheidung über gemessene Beweise und die Einstellung von Arbeiten, die sich nicht auszahlen. • Sie definieren, was es braucht, um die Ausgabe eines Agenten zu beanspruchen, ist korrekt, nicht nur, dass sein Lauf abgeschlossen ist, den Aufbau der Auswertung Datensätze, Regressionstore und Experimententwürfe, die diese Ansprüche zurückhalten. • Sie werden die Folgekosten, Latenz und Kapazität besitzen, einschließlich der Entscheidungen über den Bau-Versus-Kauf und die Destillation, da ein Modell zu teuer ist, um überall zu laufen, ist kein Ergebnis. • Sie werden Maschinenlerningenieure, Datenwissenschaftler und Forschungsingenieure einstellen und ausbauen, Senior Engineers zu technischen Führern entwickeln. • Sie werden über Produkt-, Plattform-, Sicherheits- und Rechtsfragen hinweg arbeiten und Ergebnisse und ihre Grenzen für Führungskräfte präsentieren, auch wenn ein System nicht gut genug ist, um zu starten.

Was Sie bringen Must-Have: • Sie haben eine bedeutende Erfahrung beim Aufbau von Maschinenlernsystemen in der Produktion und führen die Ingenieure, die sie durch die Lieferung neben ihnen bauen – demonstrierte Fähigkeiten zählt mehr als Jahre. • Sie haben eine Erfolgsbilanz der Einstellung und Entwicklung von Senior Machine Learning Ingenieure und Datenwissenschaftler gegen einen hohen Balken. • Sie bleiben heute hands-on: Versand-Code, Bau von Prototypen unabhängig, und mit agentischen Codierungswerkzeugen täglich mit strenger Überprüfung.

• Sie bringen tiefe klassisches maschinelles Lernen und Datenwissenschafts-Expertise (überwachtes Lernen, Feature Engineering, statistische Schlussfolgerung und Experiment Design, starke SQL) neben Produktion LLM und agentische Systeme, mit dem Urteil, zwischen ihnen zu wählen, einschließlich der Einstellung einer Bewertungsleiste mit Leckage-sichere Validierung, Kalibrierung und validierte LLM Richter. • Sie haben eine Aufzeichnung der Kosten und Kapazität Entscheidungen für Modell dienen, wie die Verlagerung eines Arbeitsaufwands von einem gehosteten Modell zu einem destillierten oder selbst-hosted, mit den Einsparungen gemessen, und Sie berichten Ergebnisse an Führungskräfte mit ihren Grenzen angegeben, einschließlich der Empfehlung gegen einen Start. Bevorzugt: • Sie bringen unternehmerische Erfahrung — Gründung eines Unternehmens, oder die Übernahme eines Produkts von der Gründung zu zahlen Kunden als Gründer oder frühen Ingenieur. • Sie haben Erfahrungen in der Neigungsmodellierung, Ranking und Retrieval, Clustering oder Entity Auflösung auf Skala.

• Sie haben über mehrsprachige, laute Texte, Wissensgraphen oder Benutzerspeicher für Agenten an der Web-Skala der Sprachverarbeitung gearbeitet. • Sie haben Erfahrung mit Nachschulung und Destillation, Open-Weight-Modelldienst oder AI-Governance und Sicherheitspraktiken (ISO/IEC 42001, NIST AI RMF). #LI-hybrid #LI-VC1 Die tatsächliche Vergütung wird auf Faktoren wie dem Arbeitsstandort, Qualifikationen, Fähigkeiten, Erfahrung und/oder Ausbildung basieren. Ihr Rekrutor kann während des Einstellungsprozesses mehr Informationen über den spezifischen Gehaltsbereich für Ihren gewünschten Arbeitsplatz austauschen. Wir möchten, dass unsere Mitarbeiter und ihre Familien gedeihen.

Neben umfassenden Vorteilen bieten wir ganzheitliche Mind-, Body- und Lifestyle-Programme, die für das allgemeine Wohlbefinden konzipiert sind. Erfahren Sie hier mehr über die Vorteile von ZoomInfo. Nachfolgend finden Sie das Basisgehalt für diese Position in den USA. Zusätzliche Vergütungen wie Bonus, Kommission, Equity und andere Vorteile können ebenfalls gelten. $233.100—$366.300 USD Über uns: ZoomInfo (NASDAQ: GTM) ist die Go-To-Market Intelligence Platform, die Unternehmen mit KI-fähigen Erkenntnissen, vertrauenswürdigen Daten und fortschrittlicher Automatisierung schneller wachsen lässt. Ihre Lösungen bieten mehr als 35.000 Unternehmen weltweit eine vollständige Ansicht ihrer Kunden, wodurch jeder Verkäufer sein Bestseller ist. ZoomInfo verpflichtet sich, Ihre Privatsphäre zu schützen, wenn Sie sich bei uns bewerben. Bitte lesen Sie unsere Stellenbewerber-Datenschutzhinweise für weitere Details über den Umgang mit Ihren persönlichen Informationen. ZoomInfo kann eine softwarebasierte Bewertung als Teil des Einstellungsprozesses verwenden. ZoomInfo ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit gleicher Chancengleichheit zu sein, der auf Qualifikationen, Verdiensten und geschäftlichen Bedürfnissen basiert und nicht auf geschützten Status diskriminiert. Wir begrüßen alle Bewerber und verpflichten uns, gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten unabhängig von Geschlecht, Rasse, Alter, Farbe, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Familienstand, Behinderungsstatus, Religion, geschütztem Militär- oder Veteranenstatus, medizinischem Zustand oder anderen charakteristischen Prot